以下是世界上最快的路由算法的比较和正确性:

http://algo2.iti.uka.de/schultes/hwy/schultes_diss.pdf

下面是谷歌关于这个主题的技术演讲:

http://www.youtube.com/watch?v=-0ErpE8tQbw

以下是schultes所讨论的高速公路层次算法的实现(目前仅在柏林，我正在编写界面，移动版本也正在开发中):

http://tom.mapsforge.org/

这纯粹是我的猜测，但我认为他们可能会使用覆盖有向图的影响图数据结构，以缩小搜索域。这将允许搜索算法在所需行程较长时将路径导向主要路线。

鉴于这是一个谷歌应用程序，我们也可以合理地假设，许多神奇的功能都是通过大量缓存完成的。如果缓存前5%最常见的谷歌地图路由请求，我不会感到惊讶(20%?50%?)的请求需要通过简单的查询来回答。

全对最短路径算法将计算图中所有顶点之间的最短路径。这将允许预先计算路径，而不需要每次寻找源和目的地之间的最短路径时都计算路径。Floyd-Warshall算法是一种全对最短路径算法。

Probably similar to the answer on pre-computed routes between major locations and layered maps, but my understanding is that in games, to speed up A*, you have a map that is very coarse for macro navigation, and a fine-grained map for navigation to the boundary of macro directions. So you have 2 small paths to calculate, and hence your search space is much much smaller than simply doing a single path to the destination. And if you're in the business of doing this a lot, you'd have a lot of that data pre-computed so at least part of the search is a search for pre-computed data, rather than a search for a path.

这个问题在过去几年中一直是一个活跃的研究领域。主要思想是对图进行一次预处理，以加快所有后续查询的速度。有了这些附加信息，行程可以很快计算出来。尽管如此，Dijkstra算法仍然是所有优化的基础。

Arachnid描述了双向搜索和基于层次信息的边缘修剪的用法。这些加速技术工作得很好，但最新的算法在任何方面都优于这些技术。使用目前的算法，在大陆公路网上计算最短路径的时间可大大少于1毫秒。快速实现未修改的Dijkstra算法大约需要10秒。

工程快速路线规划算法概述了该领域的研究进展。有关进一步信息，请参阅那篇论文的参考文献。

已知最快的算法不使用数据中关于道路层次状态的信息，即它是高速公路还是本地道路。相反，他们在预处理步骤中计算自己的层次结构，优化以加快路线规划。这种预计算可以用来精简搜索:在Dijkstra算法中，远离起点和目的地的缓慢道路不需要考虑。好处是非常好的性能和结果的正确性保证。

第一个优化的路线规划算法只处理静态道路网络，这意味着图中的边缘具有固定的成本值。这在实践中是不正确的，因为我们想要考虑交通堵塞或车辆相关限制等动态信息。最新的算法也可以处理这些问题，但仍有问题需要解决，研究还在继续。

如果您需要最短路径距离来计算TSP的解，那么您可能对包含源和目的地之间所有距离的矩阵感兴趣。为此，您可以考虑使用高速公路层次结构计算多对多最短路径。请注意，在过去的两年里，这已经通过更新的方法得到了改进。

事实上，我已经做过很多次了，尝试了几种不同的方法。根据地图的大小(地理位置)，您可能会考虑使用haversine函数作为启发式方法。

我的最佳解决方案是使用带有直线距离的A*作为启发式函数。但接下来你需要地图上每个点(交集或顶点)的某种坐标。您还可以为启发式函数尝试不同的权重，即。

f(n) = k*h(n) + g(n)

k是一个大于0的常数。